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Oficina de médicos con teléfonos inteligentes

Dreamstime/TNS

Los mismos dispositivos que se utilizan para tomar selfies y escribir tweets se están reutilizando y comercializando para acceder rápidamente a la información necesaria para monitorear la salud de un paciente. La yema del dedo presionada contra la lente de la cámara de un teléfono puede medir la frecuencia cardíaca. El micrófono, guardado junto a la cama, puede detectar la apnea del sueño. Incluso el altavoz está siendo tocado para monitorear la respiración usando tecnología de sonar.

En lo mejor de este nuevo mundo, los datos se transmiten de forma remota a un profesional médico para la conveniencia y comodidad del paciente o, en algunos casos, para ayudar a un médico sin necesidad de hardware costoso.

Pero el uso de teléfonos inteligentes como herramientas de diagnóstico es un trabajo en progreso, dicen los expertos. Aunque los médicos y sus pacientes han tenido cierto éxito en el mundo real al implementar el teléfono como dispositivo médico, el potencial general sigue sin realizarse y es incierto.

Los teléfonos inteligentes vienen con sensores capaces de monitorear los signos vitales de un paciente. Pueden ayudar a evaluar a las personas en busca de conmociones cerebrales, observar la fibrilación auricular y realizar controles de bienestar de salud mental, por nombrar los usos de algunas aplicaciones incipientes.

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Las empresas y los investigadores ansiosos por encontrar aplicaciones médicas para la tecnología de teléfonos inteligentes están aprovechando las cámaras y los sensores de luz incorporados en los teléfonos modernos; micrófonos; acelerómetros, que detectan los movimientos del cuerpo; giroscopios; e incluso altavoces. Luego, las aplicaciones usan software de inteligencia artificial para analizar las imágenes y los sonidos recopilados para crear una conexión fácil entre pacientes y médicos. El potencial de ingresos y la comercialización se evidencian en los más de 350 000 productos de salud digitales disponibles en las tiendas de aplicaciones, según un informe de Grand View Research.

“Es muy difícil colocar dispositivos en el hogar del paciente o en el hospital, pero todos caminan con un teléfono celular que tiene una conexión de red”, dijo el Dr. Andrew Gostine, director ejecutivo de la empresa de redes de sensores Artisight. La mayoría de los estadounidenses posee un teléfono inteligente, incluido más del 60% de las personas mayores de 65 años, un aumento con respecto a solo el 13% hace una década, según el Centro de Investigación Pew. La pandemia de covid-19 también ha empujado a las personas a sentirse más cómodas con la atención virtual.

Algunos de estos productos han buscado la aprobación de la FDA para ser comercializados como dispositivos médicos. De esa forma, si los pacientes deben pagar para usar el software, es más probable que las aseguradoras de salud cubran al menos parte del costo. Otros productos están designados como exentos de este proceso regulatorio, colocados en la misma clasificación clínica que una curita. Pero la forma en que la agencia maneja la IA y los dispositivos médicos basados en el aprendizaje automático aún se está ajustando para reflejar la naturaleza adaptativa del software.

Garantizar la precisión y la validación clínica es crucial para asegurar la aceptación de los proveedores de atención médica. Y muchas herramientas aún necesitan ajustes, dijo el Dr. Eugene Yang, profesor de medicina en la Universidad de Washington. Actualmente, Yang está probando la medición sin contacto de la presión arterial, la frecuencia cardíaca y la saturación de oxígeno obtenida de forma remota a través de imágenes de cámara Zoom de la cara de un paciente.

Juzgar estas nuevas tecnologías es difícil porque se basan en algoritmos creados por aprendizaje automático e inteligencia artificial para recopilar datos, en lugar de las herramientas físicas que se usan normalmente en los hospitales. Por lo tanto, los investigadores no pueden “comparar manzanas con manzanas” con los estándares de la industria médica, dijo Yang. El hecho de no incorporar tales garantías socava los objetivos finales de la tecnología de facilitar los costos y el acceso porque un médico aún debe verificar los resultados.

“Los falsos positivos y los falsos negativos conducen a más pruebas y más costos para el sistema de atención médica”, dijo.

Las grandes empresas de tecnología como Google han invertido mucho en la investigación de este tipo de tecnología, atendiendo a los médicos y cuidadores en el hogar, así como a los consumidores. Actualmente, en la aplicación Google Fit, los usuarios pueden verificar su frecuencia cardíaca colocando el dedo en la lente de la cámara trasera o rastrear su frecuencia respiratoria con la cámara frontal.

“Si sacas el sensor del teléfono y lo sacas de un dispositivo clínico, probablemente sean lo mismo”, dijo Shwetak Patel, director de tecnologías de la salud en Google y profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Washington.

La investigación de Google utiliza el aprendizaje automático y la visión por computadora, un campo dentro de la IA basado en información de entradas visuales como videos o imágenes. Entonces, en lugar de usar un manguito de presión arterial, por ejemplo, el algoritmo puede interpretar cambios visuales leves en el cuerpo que sirven como representantes y bioseñales para la presión arterial de un paciente, dijo Patel.

Google también está investigando la efectividad del micrófono incorporado para detectar latidos y soplos cardíacos y usar la cámara para preservar la vista mediante la detección de la enfermedad ocular diabética, según información que la compañía publicó el año pasado.

El gigante tecnológico compró recientemente Sound Life Sciences, una startup de Seattle con una aplicación de tecnología de sonda aprobada por la FDA. Utiliza el altavoz de un dispositivo inteligente para hacer rebotar pulsos inaudibles en el cuerpo de un paciente para identificar el movimiento y controlar la respiración.

Binah.ai, con sede en Israel, es otra empresa que utiliza la cámara del teléfono inteligente para calcular los signos vitales. Su software observa la región alrededor de los ojos, donde la piel es un poco más delgada, y analiza la luz que se refleja en los vasos sanguíneos y regresa al lente.

La compañía está finalizando un ensayo clínico en EE. UU. y comercializando su aplicación de bienestar directamente a las aseguradoras y otras compañías de salud, dijo la vocera de la compañía, Mona Popilian-Yona.

Las aplicaciones llegan incluso a disciplinas como la optometría y la salud mental:

Con el micrófono, Canary Speech utiliza la misma tecnología subyacente que Alexa de Amazon para analizar las voces de los pacientes en busca de problemas de salud mental. El software puede integrarse con las citas de telemedicina y permitir que los médicos evalúen la ansiedad y la depresión utilizando una biblioteca de biomarcadores vocales y análisis predictivos, dijo Henry O’Connell, director ejecutivo de la empresa.

ResApp Health, con sede en Australia, obtuvo la aprobación de la FDA el año pasado para su aplicación para iPhone que detecta la apnea obstructiva del sueño de moderada a grave al escuchar la respiración y los ronquidos. SleepCheckRx, que requiere receta médica, es mínimamente invasivo en comparación con los estudios del sueño que se utilizan actualmente para diagnosticar la apnea del sueño. Esos pueden costar miles de dólares y requieren una variedad de pruebas.

La aplicación Reflex de Brightlamp es una herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas para ayudar a controlar las conmociones cerebrales y la rehabilitación de la visión, entre otras cosas. Usando la cámara de un iPad o iPhone, la aplicación móvil mide cómo reaccionan las pupilas de una persona a los cambios de luz. A través del análisis de aprendizaje automático, las imágenes brindan a los profesionales puntos de datos para evaluar a los pacientes. Brightlamp vende directamente a proveedores de atención médica y se utiliza en más de 230 clínicas. Los médicos pagan una tarifa anual estándar de $400 por cuenta, que actualmente no está cubierta por el seguro. El Departamento de Defensa tiene un ensayo clínico en curso usando Reflex.

En algunos casos, como con la aplicación Reflex, los datos se procesan directamente en el teléfono, en lugar de en la nube, dijo el CEO de Brightlamp, Kurtis Sluss. Al procesar todo en el dispositivo, la aplicación evita tener problemas de privacidad, ya que la transmisión de datos en otro lugar requiere el consentimiento del paciente. Pero los algoritmos deben entrenarse y probarse mediante la recopilación de grandes cantidades de datos, y ese es un proceso continuo. Los investigadores, por ejemplo, han descubierto que algunas aplicaciones de visión artificial, como el control de la frecuencia cardíaca o la presión arterial, pueden ser menos precisas para pieles más oscuras. Se están realizando estudios para encontrar mejores soluciones. Los pequeños fallos en los algoritmos también pueden producir falsas alarmas y asustar a los pacientes lo suficiente como para mantener fuera de su alcance la adopción generalizada. Por ejemplo, la nueva función de detección de accidentes automovilísticos de Apple, disponible tanto en el último iPhone como en el Apple Watch, se activó cuando las personas estaban en montañas rusas y marcaron automáticamente el 911. “Aún no hemos llegado”, dijo Yang. “Ese es el resultado final”.

KHN (Kaiser Health News) es una sala de redacción nacional que produce periodismo detallado sobre temas de salud. Junto con Policy Analysis and Polling, KHN es uno de los tres principales programas operativos de KFF (Kaiser Family Foundation). KFF es una organización sin fines de lucro dotada que brinda información sobre temas de salud a la nación. NOTA: ESTE TAGLINE DEBE CORRER CON ESTA HISTORIA